日前，我院王大地教授以第一作者和通讯作者署名的论文“Accuracy of Deterministic Nonparametric Frontier Models with Undesirable Outputs”在管理科学领域知名期刊《European Journal of Operational Research》2024年第315卷第2期正式发表。

《European Journal of Operational Research》创刊于1977年，主要刊载对管理科学、运筹学领域有重要贡献的最新理论与实践研究成果。该期刊是欧洲运筹学会联合会会刊，英国商学院协会（ABS）评选的四星期刊，中国《FMS管理科学高质量期刊推荐列表》的英文A类期刊。

论文摘要

各类考虑非期望产出的非参数前沿模型有极其广泛的应用，但是研究者对于这些模型的准确性却知之甚少，在选择模型时往往不加以甄别。本文着眼于评估典型的非参数前沿模型在处理非期望产出时的准确性。本文采用大规模仿真，基于贴近现实的生产函数，考察不同假设情境下（样本大小、规模报酬、数据噪声、异方差、数据的内生性等），各类非参数前沿模型的优劣。研究表明，大样本可以提高各模型的准确性；模型的准确性对低噪声最为敏感；数据中的异方差会提高模型的准确性；而数据的内生性则会降低准确度。值得注意的是，在内生性水平偏低时，各模型准确性的下降幅度较小。基于仿真结果，本文对常见的非参数前沿模型进行排序，并给出了不同数据情境下选择适宜模型应遵循的准则，以协助未来研究者获得更加准确的计算结果和研究结论。

作者简介

王大地，首都经济贸易大学工商管理学院教授，主要研究方向为ESG、能源与环境、企业可持续发展。

任瑶瑶，首都经济贸易大学工商管理学院技术经济及管理专业博士生，主要研究方向为能源环境政策分析与可持续发展。